基于序列移动距离的用户行为挖掘与相似度计算

为了对用户的行为进行相似性度量,从用户行为流程产生的行为序列出发计算用户行为的相似度。将推土机距离算法应用到用户行为相似度的计算领域,提出用户行为相似度计算的序列移动距离方法。首先定义了基于最长公共子序列的用户行为序列距离度量方法;其次定义了用户行为序列多重集之间距离的度量指标,在此基础上提出用户行为相似度计算的SMD方法;最后提出行为序列多重集之间距离度量应遵循的基本准则。在人工和真实数据集上进行了实验,实验结果表明了所提方法的有效性。     

基于时空相似性的即时学习在线建模

流程工业数据具有较大的时变性以及非线性,传统的离线模型难以应对实际生产过程中的工况变化,而即时学习是在线建模的有效方法。已有研究对即时学习的相似度度量方法大多只侧重于样本的空间距离,忽略了工业数据时序性的特点。为此,提出基于时空相似性的即时学习建模方法。首先,将样本点延拓成样本序列,结合动态时间规整计算样本间的时序距离。其次,提出时空相似性度量准则,通过对时序距离和空间距离进行非线性加权,构建时空相似性度量指标。最后,提出基于时空相似性的即时学习在线建模方法。将所提算法应用于公共数据集及聚酯纤维聚合过程,拟合优度分别达到了91.6%和98.6%,实验结果验证了算法的有效性和优越性。     

基于领域复合语义的产品结构非精确匹配模型与算法

产品结构间的相似性问题是具有内部递归嵌套特性的复杂对象之间的非精确匹配问题。产品结构间的相似性不但与其组成部件的具体嵌套结构有关，而且还与每个节点相关联的属性集以及产品结构所依赖的企业特有的一套稳定的产品概念系统有关，产品概念系统提供了产品间相似的一类重要背景语义知识。构造了产品结构的属性集、产品概念系统、部件嵌套结构三元特征模型，并提出基于此三元特征的复合语义相似度计算模型。该计算模型是语义距离、属性集异同和下层结构的语义相似度复合3大组成部分的综合。分析证明了该模型可以充分、合理、全面地表达产品结构间的相似性。提出了相似度计算模型的非递归算法，分析了其执行性能，并讨论了该算法使用中的一些配套条件。     

基于用户语义相似性的协同过滤推荐算法

为了解决协同过滤推荐中的稀疏性问题,提出一种基于用户语义相似性的协同过滤推荐算法。算法考虑到项目之间内在的语义关系,通过构建领域本体来计算项目之间的语义相似度,并综合项目语义相似度和用户评分数据来度量用户语义相似性。实验结果表明,该算法在用户评分数据极端稀疏的情况下,依然可以获得较高的推荐质量。     

语义级业务过程模型相似性度量技术

为了解决业务过程模型的语义异构问题,提出一种语义级业务过程相似性度量技术。基于语义相似度计算理论构造过程模型相似矩阵,通过迭代算法模拟相似度传播效应修正相似矩阵;运用匈牙利算法降低最佳匹配的时间复杂度,证明了匈牙利算法在相似性度量过程中的有效性;借鉴Jaccard系数定义业务过程综合相似度,并通过实验结果验证了该方法的有效性。     

基于日志的流程相似度计算方法适用性分析

针对现有业务流程相似度计算方法的不足,从流程日志出发计算流程相似度,并根据以流程日志为输入的特点对现有方法进行了改进,提出两种改进方法。一种方法是通过日志重构流程模型,基于模型结构计算流程相似度,但是为体现流程日志中对流程结构某些执行路径或分支的倾向性,在流程模型上重演日志轨迹,利用A*算法寻找匹配日志轨迹的最佳重演方式,识别最佳重演方式下被执行的流关系,以对流关系加权生成加权BPMN模型计算流程相似度;另一种方法不需重构模型,基于任务序列计算流程相似度,为支持任务相似度计算,定义了任务间的距离,由此得到支持任务距离度量的轨迹距离,进一步利用轨迹多集计算流程相似度。通过在不同的真实数据集上的实验,分析了两种方法在相似度计算结果的异同之处,并总结了两种方法的适用范围。     

以Artifact为中心的业务流程相似度计算方法

为了在计算流程模型相似度时考虑到业务流程数据,解决以Artifact为中心的业务流程模型相似性度量问题,分析了业务流程执行过程中对数据的操作,提出了一种面向以Artifact为中心的业务流程相似度计算方法。对以Artifact为中心的流程模型的定义进行了扩展,增加了数据属性操作的描述;抽取Artifact数据属性的操作序列,将业务流程模型分解为Artifact数据属性操作序列集合;对数据属性操作序列进行分类,计算不同业务流程模型间数据属性操作序列相似度,进而得到以Artifact为中心的业务流程模型间的相似度。实验结果表明,该方法不仅体现了业务流程模型的数据操作特性,也体现了业务流程模型的行为,为以Artifact为中心的流程模型相似度计算提供了一种可行的方法。     

基于高斯混合模型的流程工厂设备集相似度计算

为了对流程工厂设备集之间的相似性进行度量,提出一种基于高斯混合模型的相似度计算方法。该方法从设备数量和设备构成两方面进行计算,再将二者结合起来得到统一的相似度指标。对于设备数量,利用Jaccard系数思想进行计算;对于设备构成,先通过分类树将设备集映射成二维坐标空间中的点集,再用高斯混合模型描述点集分布规律,最后基于高斯混合模型间的JS(Jensen-Shannon)散度计算相似度。通过流程工厂专家的评级打分及对设备工艺作用的分析,验证了计算结果的合理性和有效性。     

面向最终用户的组合服务推荐

为了提高服务组合的效率,提出基于混合相似度策略的组合服务推荐方法,基于用户未完成的组合服务来推荐相似度最高的若干已完成的组合服务.根据组合服务完成程度的不同,提出两种组合服务相似性度量方法:基于BCR模型的行为相似性度量和基于组合服务描述文档的词频一逆向文件频率内容相似性度量.实验表明,该方法的推荐准确率和推荐效率均比经典的组合服务相似性度量方法高,与人工标注数据的相关程度也较高;同时,行为相似性度量更适合完成程度更高的组合服务推荐,而内容相似性度量更适合初始阶段.     

基于本体语义块相似匹配的设计知识更新

针对基于知识的计算机辅助创新设计系统可持续应用中的设计知识知识更新问题,从综合利用本体概念自身的语义和概念间的层次结构角度出发,研究基于本体语义块相似性匹配的设计知识更新方法。通过Jena提供的jena.ontology包中的接口函数提取本体元素。综合采用基于元素级本体匹配、基于结构级本体匹配结果,获得本体元素中的匹配概念对和待匹配概念对。提出建立概念语义块的规则。采用编辑距离法计算概念语义块单词序列中对应单词的相似度,加权求和得概念语义相似度,判定概念语义块的匹配关系,通过Jena提供的jena.ontology包中接口类、属性及实例的添加和删除函数实现设计知识更新。公司甲和公司乙产品设计知识更新应用实例验证了基于本体语义块相似匹配的设计知识更新方法的正确性和有效性,以概念语义块内语义邻居的相似性增强了相似性较强的匹配,对相似性较差的匹配则不作改变,增强了概念对匹配的可区分度。     

基于序列剖视图的机械类网格模型搜索方法(Ⅱ)

为支持机械类网格模型的搜索,提出了两种基于模型主轴序列剖视图的形状描述子,分别是侧重表示视图区域的主轴剖视图傅里叶矩描述子和侧重表示视图边界的线段分布直方图.将面向场景搜索的时间相似度度量框架引入到模型搜索领域,给出了一种基于主轴序列剖视图相似性的模型距离计算方法.通过模型搜索的实验验证了上述两种形状描述子及模型距离度量方法的实用性和有效性.     

系统相似度量中特征选择方法

在系统相似性度量中特征分析的基础上，研究了特征选捧的重要性，提出了相关特征对系统相似度量的影响，详述了利用相关分析法选择特征的方法和步骤，通过实例计算表明，用该方法选择出的特征进行系统相似度量能够较客观地反映出系统间实际的相似程度。     

基于变迁标签图编辑距离的过程模型相似性度量

针对现有过程模型行为相似性度量算法计算结果不够精准或者计算效率较低等问题,提出一种基于可覆盖图编辑距离的行为相似性度量算法(TAGER)。TAGER算法通过定义变迁标签图来表达过程模型的行为,定义了考虑模型行为的图编辑操作以及编辑距离的计算方法,设计了A*算法计算变迁标签图节点间匹配的最优方案。通过三角不等式满足率和平均计算耗时对TAGER算法的表现进行了评估,并从计算效率及性质满足情况等方面与其他主流算法进行了对比。     

以Artifact为中心的业务流程扩展二部图模型及其相似性度量方法

为了保证计算结果的准确性和有效性,提出一种以Artifact为中心的业务流程扩展二部图模型及其相似性度量方法。首先提出一个用于描述以Artifact为中心的业务流程的扩展二部图模型,将流程模型匹配转换为图匹配问题;其次提出一种利用矩阵转换操作来度量图编辑距离的方法;在扩展二部图模型的基础上结合属性划分技术,分别提出服务节点和仓库节点行为相似度计算方法;设计实现了以Artifact为中心的业务流程扩展二部图的图匹配算法。理论分析和实验结果表明,该算法在查询时间和执行效率上优于现有算法,具有较高的查准率和检索质量。     

基于核模糊相似度度量的谱聚类算法

相似性度量的选择是谱聚类算法良好性能实现的关键。通常采用的谱聚类相似性的度量是基于高斯核函数的相似性度量。然而,谱聚类对这种相似度度量中的尺度参数非常敏感,并且确定一个合适的参数也很困难。另外,基于欧几里得的这种高斯核相似度度量无法有效反映复杂分布数据集的分布特点。针对此问题,通过利用基于核模糊C均值聚类算法得到的划分矩阵中隶属度的分布特点,提出了一个新的核模糊相似度度量,并将基于所提出的新的相似度度量的谱聚类算法(KFSC)应用于图像分割中。所提出的KFSC算法不仅克服了谱聚类对尺度参数敏感,而且解决了尺度参数很难确定的问题,获得更好的聚类效果。3个标准数据集、2个合成纹理图像及2个自然图像上的分割实验表明了所提出算法的有效性和鲁棒性。     

粒子群优化三维模型相似性评价

为了更好的度量三维CAD模型以实现面向设计领域的典型模型结构信息的智能重用,提出了基于粒子群算法优化的三维CAD模型典型结构挖掘和相似性评价方法。算法首先由组成模型各面的边的数目构造相似性评价矩阵,然后以此为描述体,通过粒子群算法搜索两模型的面最优匹配序列,最后根据搜索到的面最优序列提取并计算面相似度,进而对模型整体的相似度进行计算。通用ESB模型库实验结果表明,与已有算法相比,所提算法可以更准确地描述三维模型的典型结构相似性,有助于典型结构的准确挖掘和设计重用。     

基于模型结构与日志行为的流程相似度计算

流程相似度计算是业务流程管理不可缺少的任务,为了更准确地计算流程之间的相似性,本文提出一种将模型结构与日志行为综合考虑的流程相似度计算方法,先将流程模型结构转化为业务流程图,根据日志中的行为信息对业务流程图的有向边进行加权,进而构建加权业务流程图。加权业务流程图同时包含了流程模型和流程日志中的行为信息,弥补了单一基于流程模型计算流程相似度时的不足。在此基础上给出了加权业务流程图编辑距离的定义,从而得到一种新的流程相似度计算方法。通过实验与已有基于流程模型结构和模型行为相似度计算方法进行对比,证明了所提方法的有效性。所提方法已在开源流程挖掘平台ProM工具中实现。     

基于装配关系的CAD模型的相似性度量

针对复杂产品的零部件相似性度量问题,提出了一种基于装配关系的相似性度量方法。该方法首先探讨了一种产品零部件的编码方法,最终采用了分类码+识别码的七位十进制的编码方法,然后以零部件为节点,以装配关系为边,构造了零部件的加权网络模型。通过运用复杂网络原理进行分析,建立了基于装配关系相似度矩阵,基于该相似度矩阵,找出装配关系相似度最大的节点,搜索与该节点相似度最大的邻居节点进行匹配,并对其邻居节点进行装配关系的计算和匹配,从而完成模型的相似性度量。该算法具有较低的计算复杂度,并以减速器为例,验证了该算法的有效性。     

单元化系统集成设计中的相似性与复杂性

基于相似性科学和相似系统理论，研究了机械系统中单元的特征相似性形成原理和相似度量方法、以单元为基础的相似机械系统建模原理和系统相似度数值方法、相似单元设计和单元化系统集成设计中的相似性与复杂性；提出了以系统相似性度量及其变化引起复杂性。集成设计系列化、多样化、个性化产品系统新的理论与方法。     

一种用于三维模型检索的半监督距离度量学习方法

在三维模型检索领域,由于语义鸿沟的存在使得无监督的相似匹配技术检索出的结果通常不十分令人满意,而有监督的分类学习方法又常常需要大量的训练样本集。为了在用户提供有限的分类信息下,提高三维模型的检索效率,提出了一种适用于三维模型检索的半监督加权距离度量学习方法。该方法首先通过一种基于图的半监督分类标记繁殖方法增加用户提供的极少量分类信息,随后使用一种改进的加权相关成分分析方法学习一个马氏距离度量,最后将这个学习到的马氏距离度量应用于三维模型检索中。在Princeton Shape Benchm ark上的测试表明,该方法在用户标注模型很少的情况下,检索效果明显好于普通的距离度量方法以及监督的分类学习方法。